人工鱼群算法在配电网络重构中的应用研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第36卷第5期兽束雷力Vo1.36No.5EastOhinaElectricPower2008年5月Mav2008人工鱼群算法在配电网络重构中的应用研究张秋亮,程晓荣,王智慧,闰爱梅(1.华北电力大学计算机学院,河北保定071003;2.西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071)摘要:配电网络重构是在满足各种运行约束条件下,以网损最小或供电可靠性最高为目标,它是一个典型的非线性整数组合优化问题,常规的数学优化方法难以求解。提出了将基于“现代启发式”随机搜索寻优技术的人工鱼群优化算法应用于该问题。通过算例的分析,验证了该算法的正确性、

2、可行性,显示了算法的优越性。关键词:配电网络重构;人工鱼群算法;网损;优化基金项目:信息产业部发展基金项目(2006634)作者简介:张秋亮(1980一),男,硕士研究生,主要研究方向为计算机网络。中图分类号:TP393;TM714文献标识码:A文章编号:1001-9529(2008)05-0030-04ApplicationofartificialfishswarmalgorithmtopowerdistributionsystemreconfigurationZHANGQiu—liang,CHENGXiao—rong,WANGZhi—hui,ranAi—mei(1.SchoolofC

3、omputer,NorthChinaElectricPowerUniv.,Baoding071003,China;2.SchoolofComputer,XidianUniv.,Xian710071,China)Abstract:卟epurposeofdistributionnetworkreconfigurationiStoobtaintheminimumnetwork1OSSandthemaximumreliabilitywhilemeetingallkindsofoperationalrestrictions.Sincethedistributionnetworkreconfigur

4、ationisatypicalnonlinearintegercombinativeoptimumproblemwhichcannotbesolvedbyconventionalmathoptimizationalgorithm,anartificialfishsWalTflalgorithmwhichisbasedon“modemheuristicapproach”randomsearchingoptimizationtech—niqueisproposedtosolvethisproblem.Theeffectivenessofthealgorithmisprovedbycalcul

5、ationexample.Keywords:distributionnetworkreconfiguration;artificialfishswarmalgorithm;networkloss;optimization以最经济的方式向用户连续提供高质量的电(3)模拟退火法能是对电力系统运行的基本要求。“连续”就意这是一种以概率1收敛于全局最优解的全局味着供电可靠性很高。配电系统是整个电力系统寻优算法,但寻优过程较难控制,这直接影响了模的一部分,它连接着主系统与各用户。因而改善拟退火法的寻优能力;供电可靠性应将重点放在配电系统上。(4)遗传算法网络重构是优化配电系统运行的重要手段。文献[

6、4]所用算法充分利用了遗传算法的性它是通过确定开关的断开、闭合状态来优化配电质解决网络重构问题,但没有利用问题的特有性系统运行的。配电网络重构是在满足各种运行约质而是对全部开关状态0~1编码,这样会在遗传束条件下,以网损最小或供电可靠性最高为目标操作中产生大量不可行解,降低了求解速度。的,它是一个典型的非线性整数组合优化问题,常本文采用人工鱼群算法,以减小网损为目标规的数学优化方法难以求解。目前求解配电网络的配电网络重构,无需新增太多投资,只对系统开重构的方法主要有以下几种。关设备的运行状态进行最优确定,就可使系统可(1)支路交换法靠性在现有设备条件下达到最优,从而带来较大此法分析直观,

7、运算速度快,但往往只能找到的经济效益和社会效益。局部最优解;1配电网络重构的数学模型(2)神经网络法[具有快速的决策能力和很好的鲁棒性,但其本方法的目标就是使配电网在重构后网损最解却极易陷入局部最优解,且学习非常耗时;小,且满足必要的约束条件。维普资讯http://www.cqvip.com张秋亮。等J,J-~群算法在配电网络重构中的应用研究以电源节点为平衡节点,记为0号节点,设配2.2人工鱼群算法描述电网中除了平衡节点外,独立节点

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